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Machine Unlearn Method

半白盒攻击

LLM unlearning ^{[1] [2]} 可以视为RLHF的替代方案, 用于消除LLM的幻觉, 删除受版权保护的内容等, 也可以视为事后防御策略, 用于防止JailBreak

在Eraser: Jailbreaking Defense ^[2:1]文章中, 作者直观地认为同一个问题的多个答案应当有相似之处, 所以数据集的构建上 , 作者使用其他未经审查的模型获取有害回答以构建有害内容数据集\(D_f\)

\[L_f=\frac{1}{\left|D_f\right|}\sum_{(x,y)\in D_f}\sum_{i=1}^{|y|}\log\left(p\left(y_i\mid T(x),y_{<i}\right)\right) \]

针对我们使用的半白盒攻击, 我们并不是使用对抗性后缀触发Jailbreak, 因此我们的训练目标应该改成:

\[L^*_f=\frac{1}{\left|D_f\right|}\sum_{(x,y)\in D_f}\sum_{i=1}^{|y|}-\log\left(p\left(y_i\mid y^*_{<i}\right)\right) \]

其中\(y^*\)是白盒攻击下我们设定的模型response的前缀(诸如 "here is", "1."等等)

数据集\(D_h\) : 为了保留与实体相关的一般性知识创建的数据集

\[L_h=\frac{1}{|D_h|}\sum_{(x,y)\in D_h }\sum_{i=1}^{|y|}KL\Big(h\Big(x,y_{<i}\Big) | |f\Big(x,y_{<i}\Big)\Big) \]

数据集\(D_r\):为了鼓励模型具备相似拒绝能力而创建的数据集
最小化\(L_r\)以期望模型\(f\)和微调后的\(h\)尽可能相似

\[L_r=\frac{1}{|D_r|}\sum_{(x,y)\in D_r}\sum_{i=1}^{|y|}KL\Big(h\Big(x,y_{<i}\Big) | |f\Big(x,y_{<i}\Big)\Big) \]

这一步的对概率求解: 我们可以在LLaMa中使用之前提出的半白盒实现

我们的训练目标变为

\[L=\text{Min}\left(\begin{array}{c}0,L^*_f-\gamma\end{array}\right)+L_h+L_r \]

基于原论文所提到的^[3], 我们也为\(L_f\)提供一个阈值.

数据集	内容
D_f	一个有害内容的数据集
D_h	保留一般性知识而创建的数据集, 使用类似 {实体}的定义,作用,应用场景,优缺点 的prompt ,通过LLM得到
D_r	为了鼓励模型具备相似拒绝能力而创建的数据集, 使用原始的有害问题创建

ref

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1. Yao Y, Xu X, Liu Y. Large language model unlearning[J]. arXiv preprint arXiv:2310.10683, 2023.MLA ↩︎

2. Lu W, Zeng Z, Wang J, et al. Eraser: Jailbreaking Defense in Large Language Models via Unlearning Harmful Knowledge[J]. arXiv preprint arXiv:2404.05880, 2024. ↩︎ ↩︎

3. we observe that prolonged unlearning training can have a detrimental effect on the model’s performance over time. Therefore, we aim to set a constraint for the unlearning objective and focus on optimizing the remaining two objectives after sufficient unlearning training ↩︎

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From： https://www.cnblogs.com/Mintisn/p/18215571